본 논문에서는 원자력 안전조치 용어를 미세조정(fine tuning) 알고리즘을 활용해 추가 학습한 공개 거대 언어모델(Large Language Model, LLM)이 안전조치 관련 질문에 대해 답변한 결과를 정성적으로 평가하였다. 평가 결과, 학습 데이터 범위 내 질문에 대해 학습 모델은 기반 모델 답변에 추가 학습 데이터를 활용한 낮은 수준의 추론을 수행한 답변을 출력하였다. 평가 결과를 통해 추가 학습 개선 방향을 도출하였으며 저비용 전문 분야 언어 모델 구축에 활용할 수 있을 것으로 보인다.
현재 정부 각 부처는 “정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률”에 의해 EA를 도입하여 운용하고 있으나 이의 평가 체계 및 지표는 제대로 갖춰져 있지 않다. 특히 EA의 성과평가를 위한 모델이 없을 뿐만 아니라 측정 할 수 있는 방법도 미흡하다. 본 연구에서는 EA성과평가를 위해 국내 범정부 성과참조모델과 미 연방 성과참조모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 17개의 평가지표를 도출하였다. 또한, 미 OMB 및 국내 범정부 EA성숙도 모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 10개의 평가지표를 도출하여, 이를 기반으로 EA 성과평가를 위한 업무, 고객, 프로세스, 인적자본 및 기술의 5개 영역으로 구성된 성과평가 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위해 3개 기관에 적용하여 각 기관의 EA 성과를 평가하였고, 평가 결과를 검증하기 위해 범정부 EA성숙도 모델의 성과평가 영역과도 비교 평가하였다. 또한, 제안한 성과평가모델의 측정지표를 기존의 EA성숙도 모델 및 성과참조모델과도 비교 분석하였다. 이러한 비교 분석 결과를 바탕으로 제안한 성과평가모델을 검증하였다.
음성인식은 최근 인공지능 기술과 접목되면서 오인식률이 크게 개선되었고 사용자 관점에서 효과적이고 효율적인 HMI(Human Machine Interface)를 제공하고 있다. 이러한 추세는 방위산업 분야에서도 반영되고 있고 특히 항공분야에서 F-35에 적용이 되었다. 하지만 이러한 기술에 대해서 품질평가를 위해 방위산업 특히 항공분야에는 객관적이고 평가 가능한 정량적인 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 음성인식의 소프트웨어 측면에서 항공기에 적용하기 위한 정량적인 평가 모델을 제시한다. 평가 모델 제시를 위해 음성인식 적용 기술과 ISO/IEC 25000(SQuaRE) 제품 품질 속성을 이용해 평가 항목을 추출한다. 이러한 두 가지 항목의 연계를 통해 정량적인 평가 모델을 제시하고 사례 연구를 활용해 평가 결과를 확인한다.
이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.
얼마 전부터 안전보건경영체제의 시행여부와 관련하여 최근 위험성 평가(Risk Assessme nt)가 각 방면에서 주목을 받고 있다. 우리나라에서는 위험성 평가가 96년부터 공정안전관리(PSM : Process Safety Management nt)가 시행되면서 특히 화학업종을 중심으로 해당 사업장에 적용되어 실시해왔으나 안전보건경영체제에서는 일반업종에도 위험성 평가를 요구하고 있다. 이러한 위험성 쳥가에 관한 국제적인 표준이 ISO 14121 등 여러 가지가 있는데 일본에서는 이미 위험성 평가에 대한 표준 모델을 발표하고 있다. 본 자료에서는 일반 기계기구업종에서의 위험성 평가에 대한 표준모델로서 영국규격 BS8800 부속서D를 일본에서 발표된 모델을 소개 하고자 한다.
초기 사업자들에 의해 일방적으로 정보가 제공되던 인터넷 GIS 사이트는 Web 2.0의 패러다임과 함께 사용자들에 의해서 정보가 생산되고, 평가되는 형태로 변화하였다. 기존의 일반적인 웹사이트의 평가모델과 GIS 사이트 평가 모델에 대해서 살펴보고, Web 2.0을 고려하여 보완된 GIS 2.0 사이트 평가모델의 기준점을 활용하여 유비쿼터스 사업 특성을 고려한 평가 모델을 제시하고자 한다.
본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.
보안정책모델은 평가대상제품(Target of Evaluation, TOE)의 보안정책을 비정형적, 준정형적, 또는 정형적 방법을 사용하여 구조적으로 표현하는 한 것이다. 보안정책모델은 보안기능요구사항과 기능명세간의 일관성 및 완전성을 제공함으로써 평가대상제품이 요구사항과 기능명세간 불명확성으로 인한 보안결점을 최소화할 수 있도록 보증성을 보장한다. 이러한 이유로 ISO/IEC 15408(공통평가기준. CC) 등 IT 제품 및 시스템의 보안성 평가기준의 고등급 평가에서 보안정책모델을 요구하고 있다. 본 논문에서는 보안정책모델의 개념과 관련 연구 및 공통평가기준의 보안정책모델 보증요구사항을 분석하여 보안정책모델 평가방법을 제시한다.
본 논문은 사물인터넷을 인프라로 한 IoT 서비스를 기반으로 품질평가 모델을 제시한다. 제시된 품질평가 모델은 기존 ISO 9126의 전통적인 소프트웨어 어플리케이션을 평가하는 품질평가 요인과 ISO25000에서 제시된 보안성(Security)에 초점을 맞춰 품질평가모델을 제시한다. 전통적인 품질평가 중 4가지 요소에 보안성(Security)에 관련된 품질평가 요소를 Metric에 적용하여 품질평가의 신뢰성과 효율성을 검증 하였다.
건축물 화재로 인한 인적, 물적 피해를 방지하기 위하여는 먼저 이들 시설, 설비에 존재하는 잠재위험요인을 찾아내고 위험이 얼마나 큰가를 분석하는 위험성 평가가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 건물의 화재 위험성을 822개의 Checklist에 의해 평가하도록 하였으며, 정량적 평가를 위하여 주요 구성 요소를 10개의 대분류로 나누고, 가중치를 부여하여 100점 만점의 점수를 산출하도록 하였다. 건물의 실제평가를 통하여 평가 모델의 적정성을 검토한 결과, 본 모델은 일반 모든 건물에 대하여 평가 적용이 가능하도록 되었다. 또한 Checklist에 의한 세부적인 질문기법으로 작성되어 건물의 화재 위험성 평가를 수월하게 수행할 수 있도록 하였다. 따라서 본 평가모델의 제시는 이제까지 국내에서 소방진단을 위한 뚜렷한 평가모델이 마련되지 못한 현시점에서 방화관리자 등 소방관련자에게 매우 유익한 평가모델이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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